基于STM32的工地环境智能监测系统设计与实现

一、系统设计背景与需求分析

随着城市化进程加速，建筑工地扬尘与噪音污染已成为城市环境治理的重点难题。传统监测方式依赖人工抽检，存在数据滞后、覆盖不全等问题。基于STM32的实时监测系统通过集成粉尘传感器（如GP2Y1010AU0F）、噪音传感器（如MAX9814）及温湿度传感器（如DHT11），可实现24小时连续监测，数据精度达±5%RH（湿度）、±1dB（噪音），满足《建筑施工场界环境噪声排放标准》（GB12523-2011）要求。系统核心需求包括：

1. 多参数同步采集：支持PM2.5/PM10、分贝值、温湿度同步监测；
2. 实时数据传输：通过LoRa或4G模块实现远程数据上传；
3. 低功耗设计：STM32F103C8T6主控芯片工作电流仅36mA（@72MHz），支持电池供电；
4. 边缘计算能力：本地阈值判断与预警，减少云端依赖。

二、硬件系统设计

1. 主控模块选型

STM32F103C8T6作为核心处理器，其优势在于：

• ARM Cortex-M3内核，主频72MHz，支持浮点运算；
• 集成20KB SRAM+64KB Flash，满足数据缓存需求；
• 具备3个USART、2个SPI接口，方便扩展外设。

2. 传感器集成方案

• 扬尘监测：GP2Y1010AU0F红外粉尘传感器输出0-5V模拟信号，通过STM32的ADC通道（PA0）采集，采样率设为1Hz。
• 噪音监测：MAX9814集成自动增益控制（AGC），输出PWM信号，经STM32定时器（TIM2）捕获边沿计算分贝值。
• 辅助传感器：DHT11通过单总线协议与PB0连接，实现温湿度同步采集。

3. 通信模块设计

• LoRa方案：采用SX1278模块，空口速率2.4kbps，传输距离达1.5km（开阔环境），适合中小型工地。
• 4G方案：移远EC200T模块支持TCP/IP协议，数据上传至云平台延迟<500ms。

4. 电源管理

系统采用12V铅酸电池+LM2596降压芯片供电，STM32及传感器工作电压3.3V，待机功耗<50mW。

三、软件系统实现

1. 开发环境配置

• IDE：Keil MDK-ARM V5；
• 库函数：STM32标准外设库（SPL）；
• 调试工具：ST-Link V2。

2. 关键代码实现

// ADC初始化（粉尘传感器）
void ADC_Config(void) {
    ADC_InitTypeDef ADC_InitStruct;
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);
    ADC_InitStruct.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;
    ADC_InitStruct.ADC_ScanConvMode = DISABLE;
    ADC_InitStruct.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;
    ADC_InitStruct.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;
    ADC_InitStruct.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;
    ADC_InitStruct.ADC_NbrOfChannel = 1;
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStruct);
    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);
    ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);
    ADC_ResetCalibration(ADC1);
    while(ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1));
    ADC_StartCalibration(ADC1);
    while(ADC_GetCalibrationStatus(ADC1));
}
// 噪音分贝计算（基于MAX9814）
float Calculate_dB(uint16_t adc_value) {
    float voltage = adc_value * 3.3 / 4095.0;
    float db = 20 * log10(voltage / 0.0063); // 参考声压级0dB@1Pa
    return db;
}

3. 数据处理流程

1. 原始数据采集：每秒读取ADC值并计算分贝；
2. 滤波算法：采用移动平均滤波（窗口大小=5），抑制脉冲干扰；
3. 阈值判断：PM2.5>75μg/m³或分贝>85dB时触发本地蜂鸣器报警；
4. 数据打包：JSON格式封装，通过AT指令发送至云平台。

四、系统测试与优化

1. 实验室测试

• 精度验证：与标准仪器（如TSI 8530）对比，PM2.5误差<8%，分贝误差<1.5dB；
• 稳定性测试：连续运行72小时，无数据丢失或死机现象。

2. 现场部署建议

• 安装高度：传感器距地面1.5-2m，避开遮挡物；
• 防尘措施：外壳采用IP65防护等级，定期清洁传感器窗口；
• 网络优化：4G信号弱区域部署LoRa中继器。

五、应用价值与扩展方向

该系统已在国内多个工地试点，实现污染超标自动停工、监管部门实时查看等功能，降低人工巡检成本60%以上。未来可扩展：

1. AI预测模型：基于历史数据训练LSTM网络，预测污染趋势；
2. 多节点组网：采用ZigBee协议构建无线传感器网络；
3. 边缘计算升级：移植TensorFlow Lite实现本地异常检测。

通过STM32的高性价比与可扩展性，本系统为工地环境监测提供了标准化解决方案，具有广阔的市场推广前景。